Quels sont les principes de base pour devenir un Data Scientist ?

Quels sont les principes de base pour devenir un Data Scientist
Quels sont les principes de base pour devenir un Data Scientist

Si vous avez envisagé de faire carrière dans les secteurs scientifique et technologique, autant savoir comment devenir un data scientist. Comme son nom l’indique, il s’agit d’un emploi où l’on se spécialise dans le traitement des chiffres. Parce qu’il y a tout simplement trop de données pour que l’individu moyen puisse les traiter, notamment en raison du grand nombre de façons d’examiner la même information, les data scientists apprennent à recueillir, organiser, analyser et interpréter les données, aidant ainsi les gens dans tous les secteurs de la société et à tous les niveaux de l’entreprise.

Quelles est la description de poste d’un data scientist ?

Un bon exemple de la façon de devenir un data scientist pourrait être une entreprise comme Microsoft. Microsoft est connue pour avoir certains des meilleurs logiciels au monde, notamment le système d’exploitation Windows. Cependant, l’entreprise a également besoin de quelqu’un qui puisse concevoir les différents logiciels qui s’exécutent sur eux, c’est pourquoi elle embauche souvent un chercheur scientifique pour le former à la visualisation des données.

La description de poste d’un data scientist, bien sûr, ne s’arrête pas à la conception des programmes et au travail avec eux. Elle va plus loin que cela. Une personne qui s’est spécialisée en statistiques ou dans un domaine connexe et qui a obtenu une licence est un candidat de choix pour une carrière dans les domaines scientifiques et technologiques. En particulier, les diplômés en informatique sont très demandés, même si le salaire n’est pas très élevé. Les compétences en visualisation de données sont très demandées, ce qui signifie que ces emplois sont très compétitifs.

Est-il très important d’apprendre la data science en ligne ?

Avec la bonne formation, vous pouvez faire de la data science une carrière très lucrative, tant au niveau national qu’international. Les communautés en ligne sont toutefois le meilleur endroit pour commencer. Dans ces communautés en ligne, vous trouverez toutes sortes de personnes qui ont les mêmes objectifs que vous. Vous pouvez échanger des idées avec d’autres personnes et trouver vos propres idées pour travailler. Vous pouvez également trouver du soutien auprès d’une communauté de collègues data scientists, qui sont heureux de partager leurs expériences et d’apprendre de ceux qui sont dans la même situation.

Il existe des cours en ligne qui vous apprendront à effectuer certaines des tâches essentielles de la data science, notamment ce que fait un data scientist chaque jour. Des cours dans d’autres disciplines, comme les mathématiques et la physique, couvrent également ces tâches, mais ils ne sont pas aussi facilement accessibles sur Internet. Cela demande du temps et du dévouement, et ce n’est peut-être pas quelque chose que vous pouvez apprendre seul par le biais de votre école. Il est donc préférable de commencer par suivre vos cours de mathématiques et de physique en ligne, car ils sont plus faciles à apprendre.

C’est quoi le réseautage ?

Plus vous pourrez développer votre compréhension des compétences analytiques nécessaires au travail d’un data scientist, plus vous aurez de possibilités d’avancement dans votre carrière. L’un des aspects les plus importants de l’apprentissage du métier de data scientist est le réseautage avec d’autres professionnels du domaine. Il existe de nombreuses communautés en ligne pour les professionnels, comme les groupes Yahoo (groupes anonymes) et les groupes LinkedIn (où employeurs et employés professionnels interagissent). En rejoignant ces communautés en ligne, vous aurez accès à des conseils d’experts, à des offres d’emploi et même à des liens vers des cours ou des didacticiels en ligne.

Le réseautage est important, surtout chez les jeunes scientifiques qui veulent souvent savoir comment devenir un data scientist pour pouvoir commencer à gagner un salaire moyen dans ce domaine. Pour un emploi de premier échelon dans un laboratoire en tant que data scientist, il est généralement demandé d’avoir un master, mais de nombreux postes peuvent ne nécessiter qu’un doctorat ou même un diplôme avancé, et certains emplois en demanderont davantage. Le salaire moyen pour les postes de premier échelon étant d’environ 40 000 dollars par an, cela peut représenter un lourd fardeau pour les finances d’un étudiant de premier cycle. Heureusement, il y a beaucoup d’excellentes écoles avec d’excellents laboratoires où vous pouvez obtenir votre licence ou suivre des cours en vue d’un doctorat. Si vous voulez sérieusement savoir comment devenir un data scientist et si vous voulez gravir rapidement les échelons du succès, un doctorat est votre meilleure option, car il vous faudra au minimum trois ans et quelques cours supplémentaires après le doctorat pour vous qualifier. Le fait d’avoir un doctorat augmentera aussi considérablement vos chances d’obtenir des postes bien rémunérés et prestigieux dans les laboratoires de recherche.

Qu’est ce qu’un emploi de data scientist ?

Comme mentionné précédemment, un emploi de data scientist peut impliquer de travailler avec un ou plusieurs scientifiques ou d’être supervisé par un superviseur de groupe. Selon la discipline scientifique spécifique que vous choisissez, vous pouvez également être chargé de développer une application logicielle, de résoudre des problèmes de la vie réelle, d’analyser des données à l’aide d’un code informatique ou d’écrire des programmes mathématiques. Si vous avez de bonnes compétences en mathématiques et en langage de programmation, vous pourriez transformer ces compétences en applications logicielles lucratives ou en projets d’analyse de données qui aideront le domaine à améliorer ses méthodologies et à résoudre des problèmes. Le point principal à considérer est qu’un emploi de data scientist nécessitera beaucoup d’expérience de travail pratique et créative pour devenir un professionnel accompli. Pour plus d’information, consultez ce lien : https://www.lewagon.com/fr/metiers-tech/data-science/data-scientist.